
#> test1 是获取图像的代码及注释
#> test2 手写数字识别的极简版
#> test2-1 模型测试

#> test3 是第二章手写数字识别之数据处理 : 3.1的代码
#> test3_1.py 增加的函数封装,使用同步方式处理数据
#> test3_2.py 比3_1的代码仅在最后的读取方式上用了异步处理方式处理数据

#> test4    网络结构之使用传统函数sigmoid
#> test4_1  网络结构之使用卷积神经网络

#> test5.py  损失函数的修改,基于交叉熵
#> test5_1.py 基于交叉熵的 预测模型

#> test6.py 优化算法

#> test7.py 优化配置
#> test7_1.py 优化配置为多卡


#> test9.py 第一周作业,生成模型上半部分
#> test9_1.py 第一周作业,生成模型下半部分
#> test9_2.py 第一周作业,识别100张图片


#? mnist**.pdparams 是生成的模型文件